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moneo DataScience Toolbox: Die künstliche Intelligenz

Intelligente Überwachung und Optimierung von Fertigungsprozessen

Der SmartLimitWatcher, als intelligentes Tool der moneo DataScience Toolbox, ermöglicht die automatische und frühzeitige Erkennung von Anomalien einer kritischen Prozessgröße auf Basis von abhängigen Sensordaten und Prozessparametern. Er dient zur permanenten Überwachung der kritischen Prozessgröße (Zielvariable) in Bezug auf die Produktionsqualität oder den Anlagenzustand (z. B. Temperatur, Durchfluss, Vibration, Stromaufnahme).

Mit Hilfe von KI-Methoden wird ein mathematisches Modell aus historischen Daten trainiert, welches zum permanenten Soll-Ist-Vergleich zwischen gemessener und vorhergesagter Zielgröße dient. Durch die zusätzliche Berechnung dynamischer Erwartungsbereiche (Konfidenzbänder) für die Zielvariable, kann das gemessene Verhalten der Zielgröße permanent bewertet und Abweichungen automatisiert ausgegeben werden.

Sie haben die Möglichkeit Warn- und Alarmgrenzen (niedrig, mittel, hoch) zu definieren, die in der Applikation angezeigt werden. So kann schnell auf Abweichungen innerhalb des Produktionsprozesses reagiert und durch eine optimale Früherkennung entsprechend proaktiv gehandelt werden. 

moneo DataScience Toolbox – Intelligente Überwachung und Optimierung von Fertigungsprozessen mit frühzeitigen Warnungen und Alarmen 

  • Einfach: Keine Data Science Expertise notwendig. Pragmatische Lösung für Produktions- und Wartungsverantwortliche mit einfachem 5-Schritt-Assistent.
  • Komfortabel: Automatisierte Datenaufbereitung und Qualitätsprüfung. Keine aufwändige Datenvorverarbeitung notwendig.
  • Intelligent: Auswahl des Best-Fit KI-Modells. Automatisches Modelltraining und Überprüfung der Überwachungsgenauigkeit.
  • Zuverlässig: Zeit- und zustandsorientierte Überwachung. Permanente Hintergrundüberwachung mithilfe dynamischer Erwartungsbereiche für die Zielvariable.
  • Individuell: Individualisierbare Warnungen und Alarme. Einstellung der Sensitivität der Anomalieerkennung.  

 

In 5 einfachen Schritten zum
intelligenten Monitoring-System ohne Expertenunterstützung

 

Walkthrough: moneo SmartLimitWatcher

Einsatzmöglichkeiten

Die KI des SmartLimitWatchers kann in unterschiedlicher Weise zur Prozessüberwachung eingesetzt werden. Zum einen zur Überwachung vergleichbarer Maschinenkomponenten oder zum Monitoring einzelner Anbauteile oder Messgrößen.

  • Horizontaler Einsatz: Überwachung mit Hilfe vergleichbarer Maschinenkomponenten

Voraussetzung:
Die angeschlossenen Maschinenkomponenten sind in einem Prozess oder in der gleichen Anlage eingebunden und stehen in einer physikalischen Abhängigkeit zueinander. Von Vorteil ist, dass sie nur wenige Sensoren bzw. Messwerte benötigen, um Anomalien zu erkennen.

  • Vertikaler Einsatz: Detaillierte Überwachung eines Bauteils mit mehreren Messwerten

Voraussetzung:
Es müssen ausreichend viele Messwerte des zu überwachenden Bauteils erfasst werden, um Abweichungen zu erkennen.  Dieser generalistische Ansatz ist für eine Vielzahl von Überwachungsproblemen sehr gut geeignet.

 

Implementierung:
moneo DataScience Toolbox 
vs. Implementierung:
 eigenes Data Science Projektes
  • einfach zu bedienendes Werkzeug, keine spezielle DataScience Expertise notwenig
 
  • Zugriff auf Data Scientists notwendig (kostenintensiv, 20k+)
  • automatische Datenaufbereitung und KI-Training implementiert
 
  • innerbetriebliche Projektstruktur benötigt
  • integrierte und skalierbare Lösung im ifm moneo System
 
  • manueller Datenerfassungs und -aufbereitungsprozess notwendig
  • vielfältige Einsetzbarkeit und schnelle Lösungsverfügbarkeit
 
  • Mindestprojektdauer ca. 3-6 Monate
  • hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis
 
  • hohe Wahrscheinlichkeit für ein gutes Projektergebnis
  • Individualisierungsmöglichkeiten im Expertenmodus
 
  • maßgeschneiderte Lösungen sind oftmals eingeschränkt übertragbar

moneo DataScience Toolbox – die künstliche Intelligenz zur intelligenten Überwachung und Optimierung von Fertigungsprozessen mit frühzeitigen Warnungen und Alarmen.

ifm Academy Web-Seminar

Künstliche Intelligenz einfach gemacht – moneo DataScience Toolbox

Eine Künstliche Intelligenz wäre zwar hilfreich aber viel zu aufwändig? Hilfreich stimmt, aber aufwändig müssen KIs zur Optimierung von Fertigungsprozessen nicht mehr sein. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit der DataScience Toolbox in nur 5 einfachen Schritten selbst und ganz ohne Expertenunterstützung den ersten Schritt zur KI in Ihrer eigenen Fertigung machen können.

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